基于软计算方法混合的数字乳腺 X 线摄影中胸肌抑制
计算机视觉与模式识别
2014-01-07 v1 计算工程、金融与科学
摘要
乳腺区域分割是乳腺 X 线摄影计算机分析的基本前提。其旨在将乳腺组织从乳腺 X 线摄影的背景中分离出来，包含两个独立的分割步骤。第一步分割背景区域，该区域通常包含来自整个乳腺区域的注释、标签和边框；第二步从其余乳腺组织中去除胸肌部分（存在于内外侧斜位 (MLO) 视图中）。本文提出了连通分量标记 (CCL)、模糊方法和直线方法的混合策略。我们提出的方法在分离胸肌区域方面表现良好。从乳腺 X 线摄影中去除胸肌后，进一步处理仅限于乳腺区域。为了验证我们分割算法的有效性，使用来自乳腺图像分析学会 (MIAS) 数据库的超过 322 幅乳腺 X 线摄影图像进行了广泛测试。分割结果采用平均绝对误差 (MAE)、Hausdorff 距离 (HD)、概率兰德指数 (PRI)、局部一致性误差 (LCE) 和 Tanimoto 系数 (TC) 进行评估。模糊方法与直线方法的混合使得超过 96% 的曲线分割达到充分或更好的效果。此外，还与类似的最新技术方法进行了比较，获得了略微改进的结果。实验结果证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1401.0870,
title = {Pectoral Muscles Suppression in Digital Mammograms using Hybridization of Soft Computing Methods},
author = {I. Laurence Aroquiaraj and K. Thangavel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.0870},
year = {2014}
}
备注
8 pages, 6 figures